Som vi i vårt tidigare inlägg har beskrivit är Structure, Quality och Liability grundstenarna i hur vi arbetar. Tidigare har vi skrivit om varför Struktur är viktigt och hur det påverkar vår hälsa. I detta inlägget tar vi upp kvalitet, varför är datakvalitet viktigt och vad innebär det. Har du koll på din data och hur vet du om det är bra kvalitet?

Vad innebär datakvalitet?

Datakvalitet är ett mått baserat på faktorer som noggrannhet, fullständighet, konsekvens, tillförlitlighet och om det är uppdaterad data. Genom att mäta datakvalitet kan man identifiera datafel som behöver lösas och bedöma om det är lämplig data i ett system.
Med tiden har det blivit mer och mer viktigt att ha koll på sin datakvalitet, många affärsbeslut tas efter att en dataanalys gjorts och då är det viktigt att datan man baserar analysen på är tillförlitlig och av god kvalitet.

Varför är datakvalitet viktigt?

Dålig datakvalitet kan få mycket stora effekter för företag och data av dålig kvalitet är ofta kopplade till felaktiga analyser och dåliga affärsstrategier. Exempel på den ekonomiska skada som datakvalitetsproblem kan orsaka är extra kostnader när produkter skickas till fel kund, förlorade försäljningsmöjligheter på grund av felaktiga eller ofullständiga kundregister. Datakvalitet är kopplat till kostnader eftersom hög detaljrikedom och noggrannhet oftast kostar mer att tillhandahålla.

Vad är bra datakvalitet?

För att undvika problem i processerna och felaktiga resultat i en analys måste den data som används vara korrekt. Man måste ta sig tiden och investera i att identifiera felaktiga uppgifter, de måste dokumenteras och åtgärdas för att säkerställa att beslutsfattare, dataanalytiker och andra slutanvändare arbetar med rätt information.

När man pratar om bra datakvalitet bör följande inkluderas:

• Fullständig data, med datamängder som innehåller alla dataelement som de borde
• Det ska inte finnas några konflikter mellan samma mätvärden i olika system eller datamängder
• Inga dubbla dataposter i databaserna
• Data ska även vara konsistent. Reglerna för data och hur det hänger ihop ska vara tydligt och enhetligt genomfört inom systemet och mellan dem.
• Rätt data ska vara tillgängligt

För att förklara det kortfattat innebär datakvalitet att rätt information finns tillgänglig på rätt sätt, vid rätt tidpunkt, för rätt personer.

Vad är fördelarna med bra datakvalitet?

Ur ett ekonomiskt perspektiv kan företag minska kostnader genom att identifiera och fixa dålig data i systemen, genom att upprätthålla datakvalitén. Företag kan utöka sina intäkter genom att undvika driftfel. Med hjälp av kvalitetssäkrad data kan man öka noggrannheten i en analys, vilket kan leda till bättre affärsbeslut som kan öka försäljningen, förbättra interna processer och ge företaget konkurrensfördel. Har man hög datakvalitet kan de som arbetar med datahantering ha mer tid till att fokusera på produktiva uppgifter istället för att lägga tid på att städa upp. De kan till exempel spendera mer tid på att hjälpa företagsanvändare och dataanalytiker att dra nytta av tillgänglig data i systemet och främja bäst praxis för datakvalitet i affärsverksamheten för att minimera datafel.

För att sammanfatta det:

• Med hjälp av kvalitetssäkrad data kan ditt företag ta korrekta beslut, du kommer inte behöva lägga tid på att undersöka på om din data stämmer, utan du kan ta rätt beslut snabbt och effektivt!
  
• Knowledge is power! Öka kunskapen om er verksamhet, era kunder, leverantörer och så vidare. Med rätt kunskap vet ni vad Ni ska investera i!
  
• Främja produktivitet och öka er service! Med hjälp av kvalitetssäkrad data kommer ni kunna ta faktabaserade och lönsamma beslut och öka er konkurrenskraft!

Hur gör vi på SQL Systems för att kvalitetssäkra data?

Datakvalitet kan vara ett mycket komplext och utmanande affärsproblem att lösa, men att bryta ner utmaningen och nå en gemensam förståelse för vad problemet är kan vara ett första steg. Vi på SQL Systems vill bidra till att fler företag ska få kvalitetssäkrad data. Vi lever i en tid där vi är beroende av information och vi vill ha rätt information snabbt och effektivt. Att kvalitetssäkra data innebär en investering som sparar tid, skapar produktivitet och generera intäkter.

Det här gör vi när vi kvalitetssäkrar data:

• Hämtar data, som behövs inom den process och system vi förbättrar, från andra system
  
• Säkerställer att datan hämtas från rätt källa om det finns flera potentiella
  
• Rättar om det finns anledning att harmonisera data på flera ställen
  
• Lägger till klassificeringar och masterdata på befintliga objekt. = Adderar information
  
• Tar bort dubbletter om vi kan säkerställa att det finns identiska artiklar/material
  
• Lägger in data som annars bara finns i en PDF som dataset
  
• Skapar upp information som saknas
  
• Om vi inte kan hitta rätt information eller avgöra baserat på det som finns att tillgå inom systemlandskapet kan vi gå ut och kontrollera verkligheten

I en tid där vi vill integrera och följa våra befintliga och potentiella kunder mer och bättre är datakvaliteten en mycket viktig punkt. Behöver ditt företag hjälp med att öka intäkter och nå affärsmål med hjälp av kvalitetssäkrad data? Kontakta oss idag och boka in ett möte!